Matlab深度置信网络DBN代码解析用于机器学习的神经网络 Geoff Hinton 的 Coursera 课程“机器学习神经网络”的 Matlab 源文件。 Geoff Hinton 于 2019 年从 Coursera 中删除了该课程，因为他觉得现在已经过时了。 然而，这些讲座仍然是对神经网络的很好的介绍，可以在 Geoff Hinton 的网站上找到。 课程大纲如下。 一、简介 为什么我们需要机器学习 什么是神经网络 一些简单的神经元模型 一个简单的学习例子 三种学习方式 2.感知器学习过程 网络架构的主要类型概述 感知器 感知器的几何视图 为什么学习有效 感知器不能做什么 3. 反向传播学习过程 学习线性神经元的权重 线性神经元的误差面 学习逻辑输出神经元的权重 反向传播算法 如何使用反向传播算法计算的导数 4. 学习词的特征向量 学习预测下一个单词 对认知科学的简要介绍 另一个改道_softmax输出函数 神经概率语言模型 处理大量可能输出的方法 5. 使用神经网络进行物体识别 为什么物体识别很困难 实现视点不变性的方法 用于手写数字识别的卷积神经网络 用于物体识别的卷积神

回归预测 | MATLAB实现DBN(深度置信网络)多输入单输出（完整源码和数据） 多输入单输出，运行环境MATLAB2018b及以上。

DBN源代码，有详细注释，运行前先把deeplearn工具箱解压到matlab目录下。

时序预测 | MATLAB实现DBN(深度置信网络)时间序列预测（完整源码和数据） 数据为一维时序列数据,运行环境MATLAB2018b及以上。

这是关于DBN时间序列预测的材料，特别适合初学者，可以帮助你们快速学习深度置信网络的预测

深度置信网络（Deep Belief Network）python代码实现，亲测可用

基于matlab2019a编写的程序 深度置信网络时间序列预测，已经调好的程序，换了数据就可以用。无标签训练 划分训练集和测试集

详细的深度置信神经网络的matlab代码。深度信念网络，DBN，Deep Belief Nets，神经网络的一种。既可以用于非监督学习，类似于一个自编码机；也可以用于监督学习，作为分类器来使用。 从非监督学习来讲，其目的是尽可能地保留原始特征的特点，同时降低特征的维度。从监督学习来讲，其目的在于使得分类错误率尽可能地小。而不论是监督学习还是非监督学习，DBN的本质都是Feature Learning的过程，即如何得到更好的特征表达。

深度置信网络的Python实现例子keras

电力负荷预测是电力系统规划的重要组成部分,也是电力系统经济运行的基础,其对电力系统规划和运行都极其重要。根据历史电网负荷数据，用深度置信网络预测未来负荷大小，是很好的学习资料，特别适合刚入门人员。